Comparación de 13 intervalos de confianza para los parámetros de la distribución multinomial
La distribucion multinomial es fundamental para la descripcion de fenomenos en los que pueden ocurrir k>2 eventos excluyentes, cada uno con probabilidadπ=(π1,π2,...,πk). Algunos ejemplos de esta distribucion incluyen la calidad de un producto o encuestas de seleccion multiple. Un problema de gran...
- Autores:
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González Gómez, Difariney
Correa Velásquez, Juan Carlos
Vélez Valbuena, Jorge Iván
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
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La distribucion multinomial es fundamental para la descripcion de fenomenos en los que pueden ocurrir k>2 eventos excluyentes, cada uno con probabilidadπ=(π1,π2,...,πk). Algunos ejemplos de esta distribucion incluyen la calidad de un producto o encuestas de seleccion multiple. Un problema de gran interes en inferencia estadıstica es la construccion de intervalos de confianza para π. En este trabajo se comparan, a traves de un estudio de simulacion, 13 metodologıas para la construccion de intervalos de confianza para los parametros de dicha distribucion. Utilizando el nivel de confianza nominal, la longitud del intervalo y una combinacion de ́estos como criterios de comparacion, se encuentra que los intervalos de confianza basados en el Teorema del Lımite Central no presentan el mejor desempeno. Finalmente se recomiendan los metodos basados en la distribucion F (Leemis, 1996), seguido del metodo de verosimilitud relativa (Kalbfleish, 1985) y Quesenberry & Hurst (1964) |
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En este trabajo se comparan, a traves de un estudio de simulacion, 13 metodologıas para la construccion de intervalos de confianza para los parametros de dicha distribucion. Utilizando el nivel de confianza nominal, la longitud del intervalo y una combinacion de ́estos como criterios de comparacion, se encuentra que los intervalos de confianza basados en el Teorema del Lımite Central no presentan el mejor desempeno. Finalmente se recomiendan los metodos basados en la distribucion F (Leemis, 1996), seguido del metodo de verosimilitud relativa (Kalbfleish, 1985) y Quesenberry & Hurst (1964)The multinomial distribution is fundamental when describing phenomena in whichk>2 mu-tually exclusive events occur, each with probabilityπ=(π1,π2,...,πk). Some examples of this distributioninclude the quality of a product or multiple choice questions. A problem of interest in statistical inferenceis the construction of confidence intervals forπ. In this paper we present the results of a simulation study comparing 13 methods to construct confidence intervals for the parameter of the multinomial distribution.By using the confidence nominal level, the length of the interval and a combination of both as the evaluationcriteria, it is found that confidence intervals based on the central limit theorem performed poorly. Methodsbased on theFdistribution (Leemis, 1996) followed by the likelihood ratio (Kalbfleish, 1985) and the methodpresented by Quesenberry & Hurst (1964) are now recommended.The Eccles Scholarship in Medical SciencesThe Fenner Merit ScholarshipAustralian National UniversityCOL0003249COL001074414 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia, Facultad de CienciasMedellín, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación de 13 intervalos de confianza para los parámetros de la distribución multinomialComparison of 13 confidence intervals for theparameters of the multinomial distributionArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/ARTTexthttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionCómputos MatemáticosMathematical ComputingIntervalos de ConfianzaConfidence IntervalsDistribución BinomialBinomial DistributionEstadística como AsuntoStatistics as Topichttps://id.nlm.nih.gov/mesh/D008432https://id.nlm.nih.gov/mesh/D016001https://id.nlm.nih.gov/mesh/D016010https://id.nlm.nih.gov/mesh/D013223Rev. Fac. 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